随着网络的普及，黑客、暗网、黑产，网络上不法分子越来越多。但现在从国家到每个人对于网络安全意识越发的重视，魔高一尺道高一丈，白帽、红帽的出现打击了不法分子嚣张的气焰，那么，这几个熟悉又陌生的名词你知道是啥意思么？下面小编带你一起来盘点一下。1、黑产网络黑产，指以互联网为媒介，以网络技术为主要手段，为计算机信息系统安全和网络空间管理秩序，甚至国家安全、社会政治

前言今天我们给大家介绍在面试中，计算机网络常见的面试题。计算机网络在计算机行业中是一门最基础的技术，无论是在开发项目还是在算法岗，项目的应用最终还是落实在用户的使用，网络的连接是至关重要的，因此，这就要求我们需要对计算机网络有一定的了解。接下来，这篇文章给大家介绍在面试中常见的计算机网络的知识点。当然，开发和算法岗对计算机网络的要求程度不同，相对而言

单向的一对多关联关系(OnetoMany)对象模型关系分析:少的一端:会通过引用一个多端的集合对象，建立对象模型关系多的一端:没有任何变化，不知道和少的一端存在着关系。关系模型分析:少的一端:没有任何变化多的一端:会和少的一端建立外键关系使用时需要少的一端所对应的XXX.hbm.xml中进行配置<bagname"对多的

近日，Meta发布旗下最新Llama4系列AI模型，包含Llama4Scout、Llama4Maverick和Llama4Behemoth，Meta称相应模型都经过了“大量未标注的文本、图像和视频数据”的训练，具备“广泛的视觉理解能力”。Llama4是Ll

近日，字节跳动Seed团队正式开源了自研的编程方向大模型SeedCoder，再次引发AI技术圈广泛关注。该模型专为代码生成与逻辑推理任务而设计，参数规模达8B，覆盖Base、Instruct、Reasoning三大版本，在多个权威代码评估基准中实现领先表现

近年，大模型技术加速演进，从通用对话、图文生成到多模态理解，AI能力持续跃升。模型愈强，对训练数据的要求也愈加严苛，尤其在数据标注环节，精度、复杂度和效率的门槛被不断抬高。在此背景下，标注员角色该如何进化？

国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。

FunctionCalling赋予大语言模型调用外部工具的能力，弥补其缺乏行动力、信息滞后等缺陷。它像“指挥家”般，理解用户意图，选择合适的工具执行操作，并将结果反馈给用户，从而连接虚拟与现实。这一机制让大语言模型如虎添翼，更好地服务于人类。